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Use when: 논문 작업 (abstract, section, review, figure), '논문', '초록', '피어리뷰' 키워드.

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SKILL.md

Code Based Paper

논문 작업을 시작하는 명령입니다. 논문팀 MARS 방법론, Cross-Watch 프로토콜이 내장되어 있습니다. 분석팀 협업이 필요한 경우 Cross-Watch 프로토콜을 자동 적용합니다.

자동 트리거 조건

  • "논문", "abstract", "introduction", "method", "related work" 등 논문 섹션 작업
  • Figure 생성 + 논문 본문 동시 작업
  • 피어리뷰 대응

실행 흐름

$ARGUMENTS 를 파싱하여 아래 순서로 실행:

  1. 작업 유형 확인: figure / abstract / section / review / full
  2. 분석팀 협업 필요 여부 판단 (아래 협업 기준 참조)
  3. 필요한 페르소나 선정 (아래 표 참조)
  4. 팀 구성 보고 후 사용자 승인
  5. tmux 패널 구성 제안 (/setup-panels 연동 — 사용자 승인 후 실행)
  6. 작업 진행 → 중간 검토 → 최종 산출물
  7. Confluence 업데이트 제안: /confluence 스킬로 논문 진행 상황 기록 여부 확인

페르소나 배정 기준

페르소나모델역할
Retrieversonnet (searcher 에이전트로 spawn — Tavily 직접 호출 허용 주체)레퍼런스 논문/Figure 스타일 탐색 (Tavily 1순위 + WebSearch 보조)
Planneropus구성 요소 및 배치 구조 설계
Stylistsonnet학술지 규정 맞춤 디자인
Visualizerhaiku템플릿 기반 고화질 다이어그램/그래프 스크립트 한정 — 신규 수식·복잡 로직 포함 시 sonnet 격상 (model-assignment §3)
Criticopus논문-코드 일치성 검토, 리뷰어 관점 평가

작업 유형별 필요 멤버

유형필수 멤버분석팀 협업Cross-Watch
figurePlanner, Stylist, Visualizer, Critic선택선택
abstractPlanner, Critic필수필수
sectionPlanner, Critic선택선택
reviewCritic + 분석팀 D필수필수
full전원필수필수

Figure 작업 기준

논문팀 내 Figure 작업 시 /figure 스킬 품질 기준 자동 적용:

  • 아키텍처/흐름도 → TikZ (matplotlib 금지)
  • 데이터 플롯 → matplotlib/seaborn
  • 생성 후 sonnet UX/UI 검수 필수

논문용 실험 설계 점검 (학습이 걸린 경우, 2026-10-12)

논문에 싣는 실험(새 차수·새 판)을 설계하거나 확정할 때는 /experiment 와 같은 «심사 시각 점검»을 건다: researcher 가 점검하고(설계자 본인은 점검자가 될 수 없음) 보고서를 의뢰서 옆 intent/<의뢰서 이름>.review.md 에 남기며, 판정은 조언이고 진행 여부는 사용자가 정한다. 정본 rules-lazy/design-review-check.md, 재개·시드 추가·같은 설정 재발사는 면제.

Confluence 연동

논문 작업 완료 후 자동 제안:

Confluence 논문 페이지를 업데이트할까요?
  업데이트 내용: [변경 요약]
  /confluence 스킬로 진행합니다.

사용 예시

/paper figure 개선        ← Figure 품질 개선
/paper review accept 평가  ← 피어리뷰 진행
/paper abstract            ← 초록 작성/수정
/paper section method      ← Method 섹션 작성
/paper full                ← 논문 전체 작업

§ 논문팀 MARS 방법론

예산 인식 탐색 (Budget-Aware Search)

  • 반복 시도 대신 컴퓨팅 예산 내 최고 성능 경로 탐색
  • 메타데이터 추출 → EDA → 아키텍처 검색 → MCTS 기반 계획 → 모듈식 구현
  • Budget-Aware MCTS: 성능 + 실행 비용 모두 고려
  • Efficiency-Guided Reward: 성능 비슷하지만 실행 시간 짧은 모델 우선 선택

설계-분해-구현 파이프라인

  • 아이디어를 데이터 로더, 모델 정의, 학습 루프 등 독립 모듈로 분리
  • src, config, docs, README 기준, run_trains.py/run_tests.py로 중복 없이 구성

비교 성찰적 메모리

  • 현재 솔루션 vs 과거 베스트 솔루션 비교 → 인과관계 추론
  • 축적된 교훈: 디버깅 시 과거 해결책 제안, 새 아이디어 시 검증된 전략 추천

코드 독자성

  • 공개 코드 유사도 60% 미만 유지
  • 지식 전이는 허용 (A 시도의 깨달음을 B에 응용)

재귀적 개선

  • 결과물 자체 평가 → 실패 원인 분석 → 다음 시도에 더 나은 전략 적용
  • 사용자와 현실적/비판적 시선에서 건전한 토론

§ Cross-Watch 프로토콜 (논문팀)

분석팀 + 논문팀 동시 활성화 시 자동 적용.

논문팀의 감시 의무

  • 분석팀이 코드 수정/추가 → 논문팀이 실시간 감시 (논문과 불일치 즉시 지적)
  • 논문팀이 논문 수정/Figure 생성 → 분석팀이 실시간 감시 (코드 불일치/수학적 오류 즉시 지적)

즉시 개입 조건

  1. 수식-코드-논문 간 불일치
  2. 생물학적 타당성 위반
  3. 사용자 의도와 다른 방향

개입 방식

  • 상대 팀 작업 중단시키지 않고 SendMessage로 즉시 이의 제기
  • 구체적 근거 필수 (코드 라인, 수식 번호, 논문 문단)
  • 이의를 받은 팀은 무시 불가 → 수용 또는 반박 근거 제시
  • 합의 불가 → leader 중재 → 사용자 에스컬레이션

검증 항목

  • 프로젝트 코드, 사용자 의도, 산출물 내용의 3자 일치
  • 수학적/생물학적 모순 없음
  • 리뷰어 관점에서 부족한 부분 없음

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Does it work?

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  • Partly
  • It didn't
What did you use it for? e.g. Reviewing pull requests in a Rails app

Using an agent? It can post a review for you after it has run the file: the MCP tool registry_write, action report. How to connect one.

Your trail

Files you open will collect here, so you can find them again.

Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.

Now do this for your own.

Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.